Data Science kurser och utbildning

Kaggle är en publikbaserad plattform för datavetare. Det tillhandahåller en plattform för användare att hitta och publicera datauppsättningar av hög kvalitet, utforska och bygga modeller i en webbaserad datavetenskapsmiljö och arbeta med andra datavetare och maskininlärningsingenjörer.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill lära sig och bygga sina karriärer i Data Science med Kaggle.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Lär dig mer om datavetenskap och maskininlärning. Utforska dataanalys. Lär dig mer om Kaggle och hur det fungerar.

Kursens format

Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

I den första delen av denna utbildning täcker vi grundläggande MATLAB och dess funktion som både språk och plattform. I denna diskussion ingår en introduktion till MATLAB syntax, matriser och matriser, datavisualisering, manusutveckling och objektorienterade principer. I den andra delen demonstrerar vi hur man använder MATLAB för data mining, maskininlärning och prediktiv analys. För att ge deltagarna ett tydligt och praktiskt perspektiv av MATLAB : s inställning och kraft, gör vi jämförelser mellan att använda MATLAB och använda andra verktyg som kalkylblad, C, C++ och Visual Basic. I den tredje delen av utbildningen lär sig deltagarna att effektivisera sitt arbete genom att automatisera sin databehandling och rapportgenerering. Under hela kursen kommer deltagarna att utöva de idéer som lärts genom praktiska övningar i en laboratoriemiljö. I slutet av utbildningen kommer deltagarna att ha en grundlig förståelse av MATLAB : s kapacitet och kommer att kunna använda den för att lösa verkliga datavetenskapliga problem såväl som för att effektivisera sitt arbete genom automatisering. Bedömningar kommer att genomföras under hela kursen för att mäta framsteg. Kursformat

• Kursen omfattar teoretiska och praktiska övningar, inklusive case-diskussioner, provkodinspektion och praktiskt genomförande.

Notera

• Övningar kommer att baseras på förutbestämda mallar för exempeldata. Om du har specifika krav, kontakta oss för att ordna.

Kursen hjälper deltagarna att förbereda sig för Web Application Development med hjälp av Python Programming med Data Analytics. Sådan data visualisering är ett bra verktyg för Top Management i beslutsfattandet.

Deltagare som genomför denna utbildning kommer att få en praktisk, realworld-förståelse för datavetenskap och dess relaterade teknologier, metoder och verktyg Deltagarna får möjlighet att utöva denna kunskap genom handsonövningar Gruppinteraktion och instruktörsreaktion utgör en viktig del av klassen Kursen börjar med en introduktion till elementära begrepp inom datavetenskap, och utvecklas sedan till de verktyg och metoder som används i datavetenskap Publik utvecklare Tekniska analytiker IT-konsulter Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna .

Python är ett programmeringsspråk som har vunnit enorm popularitet inom finansbranschen. Antaget av de största investeringsbankerna och hedgefonderna används det för att bygga ett brett utbud av finansiella applikationer, allt från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem. I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att använda Python att utveckla praktiska applikationer för att lösa ett antal specifika finansrelaterade problem. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Python programmeringsspråket
• Ladda ner, installera och underhålla de bästa utvecklingsverktygen för att skapa ekonomiska applikationer i Python
• Välj och använd de mest lämpliga Python paketen och programmeringsteknikerna för att organisera, visualisera och analysera finansiella data från olika källor (CSV, Excel , databaser, webb etc.)
• Bygg applikationer som löser problem relaterade till tillgångsallokering, riskanalys, investeringsprestanda och mer
• Felsöka, integrera, distribuera och optimera en Python applikation

Publik

• utvecklare
• analytiker
• kvanta

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Notera

• Utbildningen syftar till att tillhandahålla lösningar för några av de grundläggande problemen som finansproffs står inför. Men om du har ett visst ämne, verktyg eller teknik som du vill lägga till eller utarbeta mer om, vänligen kontakta oss för att ordna.

Detta är en 5-dagars introduktion till Data Science och AI. Kursen levereras med exempel och övningar med Python

Datavetenskap är tillämpningen av statistisk analys, maskininlärning, datavisualisering och programmering för att förstå och tolka realworld-data F # är ett väl lämpat programmeringsspråk för datavetenskap eftersom det kombinerar effektivt utförande, REPLscripting, kraftfulla bibliotek och skalbar dataintegration I den här instruktörsledningen, live-träning, kommer deltagarna att lära sig hur man använder F # för att lösa en serie realworld-datavetenskapsproblem Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd F #: s integrerade datavetenskapliga paket Använd F # för att samverka med andra språk och plattformar, inklusive Excel, R, Matlab och Python Använd paketet Deedle för att lösa tidsserieproblem Utför avancerad analys med minimala linjer av produktionskvalitetskod Förstå hur funktionell programmering är en naturlig passform för vetenskapliga och stora databeräkningar Åtkomst och visualisera data med F # Applicera F # för maskininlärning Utforska lösningar för problem i domäner som affärsintelligens och socialt spelande Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Denna instruktör-ledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma som vill starta en karriär i Data Science. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Python och MySql.
• Förstå vad Data Science är och hur det kan tillföra värde till praktiskt taget alla företag.
• Lär dig grunderna i kodning i Python
• Lär dig övervakade och oövervakade Machine Learning tekniker, och hur man implementerar dem och tolkar resultaten.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och träning.
• Praktisk implementering i en live-lab miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Översikt Communications tjänsteleverantörer (CSP) står inför tryck för att minska kostnaderna och maximera genomsnittliga intäkter per användare (ARPU), samtidigt som en utmärkt kundupplevelse säkerställs, men datavolymerna fortsätter att växa. Den globala mobila datatrafiken kommer att växa med en kombinerad årlig tillväxthastighet (CAGR) på 78 procent mot 2016, upp till 10,8 exabytes per månad. Samtidigt genererar CSPs stora volymer av data, inklusive samtaldetaljer (CDR), nätverksdata och kunddata. Företag som fullt ut utnyttjar dessa data får en konkurrenskraftig marginal. Enligt en ny undersökning av The Economist Intelligence Unit, företag som använder data-driven beslutsfattande njuter av en 5-6% ökning i produktivitet. Men 53% av företagen använder bara hälften av sina värdefulla data, och en fjärdedel av respondenterna noterade att enorma mängder användbara data går oförglömliga. Datavolymerna är så höga att manuell analys är omöjlig, och de flesta legacy mjukvarusystem kan’t behålla, vilket resulterar i värdefulla data som tas bort eller ignoreras. Med Big Data & Analytics’ höghastighet, skalbar stordata programvara, kan CSPs gruva alla sina data för bättre beslutsfattande på mindre tid. Olika Big Data produkter och tekniker ger en end-to-end programplattform för att samla in, förbereda, analysera och presentera insikter från stora data. Tillämpningsområdena inkluderar nätverksprestandaövervakning, bedrägeridetektion, kundchurndetektion och kreditriskanalys. Big Data & Analytics produkter skala för att hantera terabytes av data men genomförandet av sådana verktyg kräver en ny typ av molnbaserad databassystem som Hadoop eller massiv skala parallell dataprocessor (KPU etc.) Denna kurs arbetar på Big Data BI för Telco täcker alla framväxande nya områden där CSP investerar för produktivitetsökning och öppnar nya affärsinkomster. Kursen kommer att ge en komplett 360-grad överblick av Big Data BI i Telco så att beslutsfattare och chefer kan ha en mycket bred och omfattande översikt över möjligheter Big Data BI i Telco för produktivitet och inkomstvinster. Kursens mål Huvudsyftet med kursen är att introducera nya Big Data affärsintelligence tekniker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation och Customer Relation Management). Studenter kommer att introduceras till att följa:

Introduktion till Big Data-vad är 4Vs (volym, hastighet, variation och sannolikhet) i Big Data- Generation, utvinning och hantering från Telco perspektiv Hur Big Data analytik skiljer sig från arvdata analytik In-house motivering av Big Data -Telco perspektiv Introduktion till Hadoop Ecosystem- bekantskap med alla Hadoop verktyg som Hive, Pig, SPARC –när och hur de används för att lösa Big Data problem Hur Big Data extraheras för analys för analysverktyg-hur Business Analysis’s kan minska sina smärtspunkter av insamling och analys av data genom integrerad Hadoop dashboardmetod Grundläggande introduktion av Insight-analys, visualiseringsanalys och prediktiv analys för Telco Customer Churn analytics och Big Data-how Big Data analytics kan minska kundchurn och kund missnöje i Telco-case studier Analys av nätverksfel och servicefel från nätverksmetadata och IPDR Finansiell analys - bedrägeri, vassage och ROI-bedömning från försäljning och operativa data Kundens förvärvsproblem-Targetmarknadsföring, kundsegmentering och cross-sales från försäljningsdata Introduktion och sammanfattning av alla Big Data analytiska produkter och var de passar i Telco analytiska utrymme Slutsats-hur man tar steg för steg tillvägagångssätt för att introducera Big Data Business Intelligence i din organisation

Målgrupp

Nätverksoperationer, finansiella chefer, CRM-chefer och topp IT-chefer i Telco CIO-kontoret. Business Analytiker i Telco CFO kontorsledare/analytiker Operativa chefer QA ledare

Big data är datauppsättningar som är så omfattande och komplexa att traditionell applikationsprogramvara för databehandling är otillräcklig för att hantera dem. Stora datautmaningar inkluderar fånga data, datalagring, dataanalys, sökning, delning, överföring, visualisering, fråga, uppdatering och informationssekretess.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV. Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different? In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

Jupyter är en open source, webbaserad interaktiv IDE och datormiljö Denna instruktionsledda träning introducerar idén om samverkansutveckling inom datavetenskap och visar hur man använder Jupyter för att spåra och delta som ett team i "livscykeln i en beräkningside" Det går deltagare genom skapandet av ett provdatavetenskapsprojekt baserat på toppen av Jupyter-ekosystemet Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera och konfigurera Jupyter, inklusive skapandet och integrationen av ett lagförråd på Git Använd Jupyter-funktioner som tillägg, interaktiva widgets, multiuser-läge och mer för att aktivera projektsamarbete Skapa, dela och organisera Jupyter Anteckningsböcker med lagmedlemmar Välj från Scala, Python, R, för att skriva och exekvera kod mot stora datasystem som Apache Spark, genom Jupyter-gränssnittet Publik Datavetenskapsteam Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera Jupypter Notebook stöder över 40 språk, inklusive R, Python, Scala, Julia, etc För att anpassa kursen till ditt eller flera språk, kontakta oss för att ordna .

KNIME Analytics-plattformen är ett ledande öppen källkodsalternativ för datadriven innovation, som hjälper dig att upptäcka det potentiella dolda i dina data, gruva för nya insikter eller förutsäga nya framtid. Med mer än 1000 moduler, hundratals redo-to-run exempel, ett omfattande utbud av integrerade verktyg, och det bredaste utbudet av avancerade algoritmer tillgängliga, KNIME Analytics Platform är den perfekta verktygsfältet för någon datavetenskapare och affärsanalytiker. Denna kurs för KNIME Analytics Platform är en idealisk möjlighet för nybörjare, avancerade användare och KNIME experter att introduceras till KNIME, att lära sig hur man använder den mer effektivt, och hur man skapar tydliga, omfattande rapporter baserade på KNIME arbetsflöden Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataproffs som vill använda KNIME för att lösa komplexa affärsbehov. Det riktar sig till publiken som inte vet programmering och har för avsikt att använda avancerade verktyg för att genomföra analytiska scenarier Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Installera och konfigurera KNIME. Skapa [ 0 ] scenarier Tåg, test och validerade modeller Genomförandet avslutad till slutvärdekedjan av datavetenskapsmodeller

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs eller för att veta mer om detta program, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Server är företagsprogrammet för teambaserad samarbete, automatisering, hantering och implementering av datavetenskapens arbetsflöden som analytiska applikationer och tjänster. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Schedule analytics arbetsflöden för att köra automatiskt och ge dig mer tid att fokusera på datavetenskap. Kontroll arbetsflöden till automatiserad modellhantering Skala och pin arbetsflöde genomförande med väl tillhandahållen, högpresterande serverarkitektur som är konfigurerad till dina specifikationer. Design, redigera och utföra arbetsflöden på KNIME Server använd fjärr arbetsflödesredaktören  och dra nytta av välutrustad hårdvara i en säker miljö.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs eller för att veta mer om detta program, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Presto är en distribuerad sökmotor för big data analytics. Genom att använda Presto kan användare nativt söka data, få tillgång till data från flera system och mer. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) riktar sig till datavetenskapsmän som vill fråga stora datakällor med Presto. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Använda Presto nyckelkoncept för att optimera moderna stora datasystem. Använd Presto för att köra exabyte skala lager. Klonera data till ett proprietärt datalagringssystem. Arbeta med befintliga BI-verktyg som R och Tableau.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Qlik Sense är en molnbaserad dataanalys programvara för analys och visning av data. Med Qlik Sense kommer användarna att kunna få inflytelserika insikter genom att ansluta till olika datakällor och skapa avancerade visualiseringar. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker och webbutvecklare som vill utveckla associativa modeller i Qlik Sense. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Applicera Qlik Sense i datavetenskap. Använd och navigera Qlik Sense-gränssnittet. Bygg en data-literad arbetskraft med AI-interaktion. Skapa ett datadrivet företag med Qlik Sense.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Practical Quantum Computing: Live Online Launch your high-tech career This is a 10 hour instructor-led, live online training course. After your immersive training, you will be ready to start work as an entry level quantum computing developer. By the end of this training, participants will be able to:

• Run and test your quantum programs with the integrated IBM Q
• Use Qiskit to create, compile, and execute quantum computing programs
• Working with practical and advanced quantum algorithms such as QAOA 
• Recast real-world problems into an appropriate quantum computing language

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Denna klassbaserad träning kommer att innehålla presentationer och frågor och svar

SMACK är en samling av dataplattform programvara, nämligen Apache Spark, Apache Mesos, Apache Akka, Apache Cassandra, och Apache Kafka. Med hjälp av SMACK stack kan användare skapa och skala databehandlingsplattformar. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till datavetenskapsmän som vill använda SMACK stack för att bygga databehandlingsplattformar för stora datalösningar. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Implementera en data pipeline arkitektur för bearbetning av stora data. Utveckla en klusterinfrastruktur med Apache Mesos och Docker. Analysera data med Spark och Scala. Hantera obestrukturerade data med Apache Cassandra.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Anaconda är en fri distribution av Python och R programmeringsspråk för datavetenskap. Det ger en lättanvänd plattform som förenklar förvaltning och implementering av paket. Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller on-site) riktar sig till datavetenskapsmän som vill använda Anaconda ekosystemet för att fånga, hantera och distribuera paket och dataanalys arbetsflöden på en enda plattform. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Installera och konfigurera Anaconda komponenter och bibliotek. Förstå grundläggande begrepp, egenskaper och fördelar med Anaconda. Hantera paket, miljöer och kanaler med Anaconda Navigator. Använd Conda, R och Python paket för datavetenskap och maskininlärning. Lär dig några praktiska användningsfall och tekniker för att hantera flera datamiljöer.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

RAPIDS är en uppsättning öppna källkodsprogrambibliotek byggda för att påskynda GPU-driven datavetenskap och analysrör. Det är baserat på Python och innehåller en DataFrame API som integrerar med en mängd olika maskininlärningsalgoritmer. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till data forskare och utvecklare som vill använda RAPIDS för att bygga GPU-accelererade datarör, arbetsflöden och visualiseringar, tillämpa maskininlärning algoritmer, såsom XGBoost, cuML, etc. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Skapa den utvecklingsmiljö som behövs för att bygga datamodeller med NVIDIA RAPIDS. Förstå funktionerna, komponenterna och fördelarna med RAPIDS. Leverage GPUs för att påskynda end-to-end data och analysrör. Implementera GPU-accelerated data förberedelse och ETL med cuDF och Apache Arrow. Lär dig hur du utför maskininlärningsuppgifter med XGBoost och cuML-algoritmer. Bygg data visualiseringar och kör grafanalys med cuXfilter och cuGraph.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Modin är ett parallellt dataramsystem utformat för att påskynda Pandas arbetsflöden. Det kan användas för att hantera stora dataset, leverera Ray eller Dask som bakgrundsramen för distribuerad datavetenskap i Python. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till data forskare och utvecklare som vill använda Modin för att bygga och genomföra parallella beräkningar med Pandas för snabbare dataanalys. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Skapa den nödvändiga miljön för att börja utveckla Pandas arbetsflöden i skala med Modin. Förstå egenskaperna, arkitekturen och fördelarna med Modin. Förstå skillnaderna mellan Modin, Dask och Ray. Utför Pandas operationer snabbare med Modin. Implementera hela Pandas API och funktioner.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.